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3-5Lattice 繪圖系統之基礎知識

lattice包：xyplot/bwplot/histogram等

? ? ? ? ? ? ? ? 格式：xyplot(y~x|f*g,data)(f*g的含義是分類變量)

? ? ? ? ? ? ? ? panel函數，用于控制每個面板內的繪圖

grid包：實現了獨立于base的繪圖系統

? ? ? ? ? ? ? lattice包是基于grid創建的；很少直接從grid包調用函數

Lattice與Base的重要區別：

Base繪圖函數直接在圖形設備上繪圖

Lattice繪圖函數返回trellis類對象，而不是直接繪圖（打印函數真正執行了在設備上繪圖，命令執行時，trelllis類對象會被自動打印）

3-4R語言 基本繪圖系統之全局參數

par("bg")(作圖面板的背景顏色)

par("col")(圖的顏色為黑色)

par("mar")(圖的邊距)

par("mfrow")(1行1列，只能做一個圖)

par("mfcol")(同上，以列的方式做填充)

?par

舉例：

1.par(mfrow=c(1,2))

? ?hist(airquality$Temp)

? ?hist(airquality$Wind)

2.par(mfcol=c(2,1))

? ?hist(airquality$Temp)

? ?hist(airquality$Wind)

3-3 R語言 基本繪圖系統之實踐

1. hist(airquality$Wind,xlab="Wind")(數值型變量風速的柱狀圖)
   

2. boxplot(airquality$Wind,xlab="Wind",ylab="Speed(mph)")(箱圖)

3. boxplot(Wind~Month,airquality,xlab="Month",ylab="Speed(mph)")（一個分類變量和一個數值變量的關系,每個月份的風速）

4. plot(airquality$Wind,airquality$Temp)(風速和溫度的散點圖)=with(airquality,plot(Wind,Temp))

5. title(main="Wind and Temp in NYC")(加標題，可以直接將括號中的命令放入with命令中)

6. with(airquality,plot(Wind,Temp,main="Wind and Temp in NYC",type="n"))(除了點以外其他的信息都有)

7. with(subset(airquality,Month==9),points(Wind,Temp,col="red"))（按月份畫點，不同月份顯示的點有不同的顏色）

8. with(subset(airquality,Month%in%c(6,7,8)),points(Wind,Temp,col="red"))

9. fit<-lm(Temp~Wind,airquality)(擬合模型)

10. abline(fit,lwd=2)

11. legend("topright",pch=1,col=c("red","blue","black"),legend=c("Sep","May","Other"))(點的顏色代表的含義)
    

3-2 基本繪圖系統之基礎知識

繪圖函數（graphics包）：

1. plot/hist（柱狀圖）/boxplot/points/lines/text（指定位置添加文字）/title/axis（添加坐標軸）

2. 調用函數會啟用一個圖形設備（如果沒有正在運行的圖形設備），并設備上繪圖

   基本繪圖系統+屏幕設備

plot():plot(x,y,.....)? ?重要參數：xlab/ylab/lwd/lty/pch/col

?par(了解更多重要參數)

par():用于設置全局參數（作用于R中的所有plot繪圖）

bg(背景顏色)/mar（作圖時與邊界的邊距）/las（呈現x的坐標的話 輸入的漢字是橫排版或豎排版）/mfrow（當前的畫板分為幾行幾列，并且作圖時按照行來填充）/mfcol（當前的畫板分為幾行幾列，并且作圖時按照列來填充）

這些參數可以在每次plot之前進行修改

第3章 R的繪圖系統

3-1R語言 三大繪圖系統簡介

基本繪圖系統（Base Plotting System ）:

1. 特點是繪圖始于空白帆布，所以有人稱為藝術家的調色板。需要事先計劃（圖里的點線以及坐標軸都是人為加上去的）；直觀地實時反映繪圖和分析數據的邏輯

2. 兩步=圖+修飾/添加=執行一系列函數

3. 適合繪制2D圖

Lattice繪圖系統（Lattice Plotting System）:

1. 繪圖=使用一次函數調用（一次成圖）

2. 特別適用于觀測變量間的交互：在變量z的不同水平，變量y如何隨變量x變化

ggplot2繪圖系統（ggplot2 Plotting System）:

1. The Grammar of Graphics

   圖：動詞、名詞、形容詞等

   本質是把數據映射到幾何客體（points/lines/bars）的美學屬性（顏色/形狀/大小）

2. 可以視為基本繪圖系統+Lattice繪圖系統的合體

   既可以像Lattice繪圖系統一樣自動處理標題/文字說明/空間等，但也像基本繪圖系統允許通過添加注釋進行修改

2-3分類變量的特征和可視化

一個分類變量的可視化：頻率表（frequency table）、條形圖（bar plot）

兩個分類變量的關系：關聯表（contingency table）、相對頻率表（relative frequencies）、分段條形圖、相對頻率分段條形圖、馬賽克圖（mosaicplot）

一個分類變量、一個數值變量的關系：并排箱圖（side-by-side box plot）

2-2數值變量的特征和可視化

集中趨勢

分散趨勢

x<-c(1,9,2,8,3,9,4,5,7,6)

mean(x)

median(x)

var(x)

sd(x)

summary(x)

穩健統計量（robust statistics）:中位數、四分位差（受極端值影響?。?/p>

一個變量的可視化：

柱狀圖（histogram）、點圖（dot plot）(分布)、箱圖（box plot）(中位數、分位點、極端值)

兩個變量的關系：

散點圖（scatter plot）:方向、形狀、強度、極端值

第2章 了解數據特征

2-1R語言數據基礎

以上為1個數據矩陣

變量的類型：數值（quantitative）:連續性和離散型

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 分類：無序（不可比較）? ?有序（順序有意義）

變量間的關系（對應不同的可視化方法和統計分析方法）

? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

1-3完整的數據分析流程

定義研究問題

定義理想的數據集

確定能夠獲取什么數據

獲取數據

清理數據

探索性分析（數據可視化）

統計分析/建模（機器學習）等

解釋/交流結果（數據可視化）

挑戰結果（有沒有其他可能）

書寫報告（Reproducibe原則）

假設驅動 vs? 數據驅動

ggplot

3-6沒看懂

side-by-side box plot

兩個邊線的含義不是值域。是Q1-1.5IQR

Q3+1.5IQR。

豎線外是極端值。??異常值

11111

11111111